{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 5.5. 读写文件\n",
    "到目前为止，我们讨论了如何处理数据，以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而，有时我们对所学的模型足够满意，我们希望保存训练的模型以备将来在各种环境中使用（甚至可能在部署中进行预测）。此外，当运行一个耗时较长的训练过程时，最佳的做法是定期保存中间结果（检查点），以确保在服务器电源被不小心断掉时不会损失几天的计算结果。因此，现在是时候学习如何加载和存储权重向量和整个模型。本节将讨论这些问题。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 5.5.1. 加载和保存张量\n",
    "对于单个张量，我们可以直接调用load和save函数分别读写它们。这两个函数都要求我们提供一个名称，save要求将要保存的变量作为输入。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import paddle\n",
    "\n",
    "x = paddle.arange(4)  \n",
    "np.save('x-file',x)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "我们现在可以将存储在文件中的数据读回内存。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([0., 1., 2., 3.])"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "x2 = np.load('x-file.npy')\n",
    "x2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "我们可以存储一个张量列表，然后把它们读回内存。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(array([0., 1., 2., 3.]), array([0., 0., 0., 0.]))"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "y = paddle.zeros([4])\n",
    "np.save('x-file',[x,y])\n",
    "x2, y2 = np.load('x-file.npy')\n",
    "(x2, y2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "我们甚至可以写入或读取从字符串映射到张量的字典。当我们要读取或写入模型中的所有权重时，这很方便。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'x': Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=CPUPlace, stop_gradient=True,\n",
       "        [0, 1, 2, 3]),\n",
       " 'y': Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True,\n",
       "        [0., 0., 0., 0.])}"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "mydict = {'x': x, 'y': y}\n",
    "paddle.save(mydict,'mydict')\n",
    "mydict2 = paddle.load('mydict')\n",
    "mydict2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 5.5.2. 加载和保存模型参数\n",
    "保存单个权重向量（或其他张量）确实是有用的，但是如果我们想保存整个模型，并在以后加载它们，单独保存每个向量则会变得很麻烦。毕竟，我们可能有数百个参数散布在各处。因此，深度学习框架提供了内置函数来保存和加载整个网络。需要注意的一个重要细节是，这将保存模型的参数而不是保存整个模型。例如，如果我们有一个3层多层感知机，我们需要单独指定结构。因为模型本身可以包含任意代码，所以模型本身难以序列化。因此，为了恢复模型，我们需要用代码生成结构，然后从磁盘加载参数。让我们从熟悉的多层感知机开始尝试一下。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import paddle.nn as nn\n",
    "import paddle.nn.functional as F\n",
    "class MLP(nn.Layer):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super().__init__()\n",
    "        self.hidden = nn.Linear(20, 256)\n",
    "        self.output = nn.Linear(256, 10)\n",
    "\n",
    "    def forward(self, x):\n",
    "        return self.output(F.relu(self.hidden(x)))\n",
    "\n",
    "net = MLP()\n",
    "X = paddle.randn(shape=[2, 20])\n",
    "Y = net(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "接下来，我们将模型的参数存储为一个叫做“mlp.params”的文件。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "paddle.save(net.state_dict(), 'mlp.params')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "为了恢复模型，我们实例化了原始多层感知机模型的一个备份。我们没有随机初始化模型参数，而是直接读取文件中存储的参数。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "clone = MLP()\n",
    "layer_state_dict = paddle.load(\"mlp.params\")\n",
    "clone.set_state_dict(layer_state_dict)\n",
    "clone.eval()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "由于两个实例具有相同的模型参数，在输入相同的X时，两个实例的计算结果应该相同。让我们来验证一下"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Tensor(shape=[2, 10], dtype=bool, place=CPUPlace, stop_gradient=False,\n",
       "       [[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],\n",
       "        [True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "Y_clone = clone(X)\n",
    "Y_clone == Y"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 5.5.3. 小结\n",
    "* save和load函数可用于张量对象的文件读写。\n",
    "* 我们可以通过参数字典保存和加载网络的全部参数。\n",
    "* 保存结构必须在代码中完成，而不是在参数中完成。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 5.5.4. 练习\n",
    "* 即使不需要将经过训练的模型部署到不同的设备上，存储模型参数还有什么实际的好处？\n",
    "* 假设我们只想复用网络的一部分，以将其合并到不同的网络结构中。比如说，如果你想在一个新的网络中使用之前网络的前两层，你该怎么做？\n",
    "* 如何同时保存网络结构和参数？你会对结构加上什么限制？"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}
